【求助】老板让我搭建一个本地AI大模型

开发调优
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佬友们知道用什么样的本地大模型比较能符合需求吗？
要求就是本地电脑上装一个本地的大语言模型，然后给它灌Spec，Story这些，以及我们写过的test case，让它写出和我们相似的手工测试Case，或者对它说一些项目内的东西，让它能解答出来，然后其它人可以通过局域网使用到这个模型。

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ollama，qwen，deepseek

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这个需求应该算是个RAG的应用，可以用fastgpt来做知识库，ollama和qwen做本地的模型

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蹲一个后续，这类需求实用。

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找个开源项目部署一下就好了

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服务器弄个环境，两种通用方式
1、llama.cpp直接启动
2、vllm加速

然后装dify、maxkb、fastgpt这类，配置agent，把模型接进去

写代码的话模型推荐Qwen-Coder-32B（32G+显存），Deepseek-coder-33b（40G显存）
显存估算是基于你不做量化的标准给你的，如果没那么多预算购入显卡，那么就选14b、7b的，只是准确度会大幅下降，这可以通过RAG应用来适当补全一些，不过无法完全弥补模型量级上的差距

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没有代码需求，单出就是输出test case以及一些项目上的问答

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开源项目找了好几个，不知道哪个更符合需求一些

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那Qwen一般的都可以，我司用7b做了个数字人，回答点简单问题没难度

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用dify,fastgpt做一个前端 ，然后olloma本地跑一个大模型即可。非常容易上手

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可以看看我写的

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从 搞七捻三 到 开发调优

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写的不错，催更催更 :+1:

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先看看显卡配置

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为下一步降本增效工作打下了坚实的基础。

进一步保证了开发队伍精干高效。

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fastgpt应该可以满足了

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ollama+ChatGPT-Next-Web

这两个都有Windows版，直接无脑安装，ollama用命令行还可以直接下模型，更是省心

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而且装了ollama还可以做服务端，客户端只用装ChatGPT-Next-Web就行，地址填ollama的地址，整个局域网都可以使用

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RTX3500 ADA 12GB
内存64GB

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学习样例，仿写 test case 这个功能应该要微调。

这个就可以用RAG。qwen上这个文档把RAG原理写的蛮透：使用Qwen-Agent将上下文记忆扩展到百万量级 | Qwen

没有量化模型的话，你的这个配置可以用qwen2.5-14b

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